集中式数据库数据存储在单一服务器，管理方便但扩展性有限；分布式数据库则分散存储于多个服务器，可扩展性强但管理复杂。五大核心区别：1. 数据存储位置；2. 数据管理方式；3. 扩展性；4. 性能；5. 系统架构。
本文目录导读：
定义与架构
集中式数据库（Centralized Database）：
集中式数据库指的是将所有数据存储在单个物理或虚拟位置，并由一个中心服务器进行管理，用户通过访问中心服务器来查询、更新或删除数据，常见的集中式数据库有MySQL、Oracle等。
分布式数据库（Distributed Database）：
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分布式数据库指的是将数据分散存储在多个物理或虚拟位置，并通过网络连接起来，形成一个逻辑上的数据库，用户可以通过访问任何一个节点来查询、更新或删除数据，常见的分布式数据库有MongoDB、Cassandra等。
数据存储与分布
集中式数据库：
在集中式数据库中，所有数据存储在中心服务器上，这意味着数据分布较为集中，便于管理和维护，当中心服务器出现故障时，整个数据库将无法访问。
分布式数据库：
在分布式数据库中，数据分散存储在多个节点上，这种分布式存储方式可以提高系统的可用性和容错性，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务。
数据一致性
集中式数据库：
在集中式数据库中，数据一致性较高，因为所有数据都存储在中心服务器上，所以用户可以保证在任意时刻获取到的数据都是一致的。
分布式数据库：
在分布式数据库中，数据一致性相对较低，由于数据分散存储在多个节点上，所以可能会出现数据不一致的情况，为了解决数据一致性问题，分布式数据库通常采用分布式一致性算法，如Raft、Paxos等。
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性能与扩展性
集中式数据库：
集中式数据库在性能上相对较高，因为所有数据都存储在中心服务器上，所以用户可以快速访问到所需数据，当数据量增大时，中心服务器可能会成为瓶颈。
分布式数据库：
分布式数据库在扩展性上具有优势，当数据量增大时，可以通过增加节点来提高系统性能，分布式数据库还可以实现负载均衡，提高系统的并发处理能力。
应用场景
集中式数据库：
集中式数据库适用于以下场景：
1、数据量较小，对性能要求较高的场景；
2、数据一致性要求较高的场景；
3、系统规模较小，无需分布式部署的场景。
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分布式数据库：
分布式数据库适用于以下场景：
1、数据量较大，需要高扩展性的场景；
2、系统规模较大，需要高可用性的场景；
3、分布式部署，需要跨地域访问的场景。
集中式数据库与分布式数据库在数据存储、分布、一致性、性能和扩展性等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库类型，随着大数据和云计算的快速发展，分布式数据库逐渐成为主流，集中式数据库在特定场景下仍具有优势，了解两者的区别对于数据库选型具有重要意义。
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